scene = process_scene(ns_scene, env, nusc, data_path) if scene is not None: if data_class == 'train': scene.augmented = list() angles = np.arange(0, 360, 15) for angle in angles: scene.augmented.append(augment_scene(scene, angle)) scenes.append(scene)
时间: 2023-02-19 20:47:17 浏览: 79
这段代码实现了以下功能:
1. 调用函数`process_scene`处理场景变量`ns_scene`,并使用参数`env`和`nusc`以及文件路径`data_path`
2. 如果处理得到的场景不为空,判断数据类别是否为'train',如果是,调用函数`augment_scene`对场景进行数据增强,生成若干不同角度的场景
3. 最后,将场景加入到场景列表`scenes`中。
相关问题
if(process.env.NODE_ENV === 'development')
在开发环境中,通常会使用这种条件语句来执行特定的代码块。这行代码的作用是检查当前的 Node.js 环境变量 `NODE_ENV` 是否等于字符串 `'development'`。如果是的话,条件语句的执行结果为真,可以执行相应的代码逻辑。这样可以在开发环境中执行一些特定的操作,比如打印调试信息或者启用开发者工具。
def __init__(self, env_fns, spaces=None):
这是一个 Python 类的构造函数,其中包含了两个参数:env_fns 和 spaces(可选参数)。
env_fns 是一个包含多个函数的列表,每个函数都返回一个游戏环境对象。这些游戏环境对象是 AI 算法用来学习和优化的。
spaces 是一个空间对象,用于描述这些游戏环境的观察空间和动作空间。如果没有提供 spaces 参数,则默认使用每个游戏环境自己的空间。
在实例化这个类时,可以将一组游戏环境对象传递给 env_fns 参数,并可选地传递一个空间对象给 spaces 参数。这个构造函数会将这些游戏环境和空间对象存储在类的属性中,以供后续的方法调用使用。